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    【Golang语言社区】H5游戏开发从零开始开发一款H5小游戏(三) 攻守阵营,赋予粒子新的生命

    每个游戏都会包含场景和角色。要实现一个游戏角色,就要清楚角色在场景中的位置,以及它的运动规律,并能通过数学表达式表现出来。 场景坐标 canvas 2d的场景坐标系采用平面笛卡尔坐标系统,左上角为原点(0,0),向右为x轴正方向,向下为y轴正方向,坐标系统的1个单位相当于屏幕的1个像素。这对我们进行角色定位至关重要。 Enemy粒子 游戏中的敌人为无数的红色粒子,往同一个方向做匀速运动,每个粒子具有不同的大小。 入口处通过一个循环来创建Enemy粒子,随机生成粒子的位置x, y。并保证每个粒子都位于上图坐标

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    Marior去除边距和迭代内容矫正用于自然文档矫正

    本文简要介绍了论文“ Marior: Margin Removal and Iterative Content Rectification for Document Dewarping in the Wild ”的相关工作。照相机捕捉到的文档图像通常会出现透视和几何变形。考虑到视觉美感较差和OCR系统性能下降,对其进行纠正具有重要的价值。最近的基于学习的方法集中关注于精确裁剪的文档图像。然而,这可能不足以克服实际挑战,包括具有大边缘区域或没有边缘区域的文档图像。由于这种不切实际,用户在遇到大型边缘区域时难以精确地裁剪文档。同时,无边缘的变形图像仍然是一个难以解决的问题。据作者所知,目前还没有完整有效的pipeline来纠正文档图像。为了解决这个问题,作者提出了一种新的方法,称为Marior(边缘去除和迭代内容修正)。Marior采用渐进策略,以从粗到细的方式迭代地提高去变形质量和可读性。具体来说,作者将pipeline划分为两个模块:边缘去除模块(MRM)和迭代内容校正模块(ICRM)。首先,作者预测输入图像的分割掩膜去除边缘,从而得到初步结果。然后,作者通过产生密集的位移流来进一步细化图像,以实现内容感知的校正。作者自适应地确定细化迭代的次数。实验证明了作者的方法在公共基准上的最新性能。

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